az ml run
참고
이 참조는 Azure CLI에 대 한 azure cli-ml 확장의 일부 이며 버전 2.0.28 이상 이어야 합니다. Az ml run 명령을 처음 실행할 때 확장이 자동으로 설치 됩니다. 확장에 대해 자세히 알아보세요.
실행을 제출, 업데이트 및 모니터링 하기 위한 명령입니다.
명령
| az ml run cancel |
실행을 취소 합니다. |
| az ml run download-logs |
로그 파일을 다운로드합니다. |
| az ml run list |
실행 목록을 표시 합니다. |
| az ml run monitor-logs |
기존 실행에 대 한 로그를 모니터링 합니다. |
| az ml run monitor-tensorboard |
Tensorboard를 사용 하 여 기존 실행을 모니터링 합니다. |
| az ml run show |
실행을 표시 합니다. |
| az ml run submit-hyperdrive |
Run config를 사용 하 여 하이퍼 매개 변수 스윕을 제출 합니다. |
| az ml run submit-pipeline |
게시 된 파이프라인 ID 또는 파이프라인 YAML 파일에서 실행할 파이프라인을 제출 합니다. |
| az ml run submit-script |
실행할 스크립트를 제출 합니다. |
| az ml run update |
태그를 추가 하 여 실행을 업데이트 합니다. |
az ml run cancel
실행을 취소 합니다.
az ml run cancel --run
[--experiment-name]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
실험 실행의 runId입니다.
선택적 매개 변수
실험 이름.
구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
구독 Id를 지정 합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml run download-logs
로그 파일을 다운로드합니다.
az ml run download-logs --output-dir
--run
[--experiment-name]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
로그 파일을 다운로드할 출력 디렉터리입니다.
실험 실행의 runId입니다.
선택적 매개 변수
실험 이름.
구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
구독 Id를 지정 합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml run list
실행 목록을 표시 합니다.
az ml run list [--compute-target-name]
[--experiment-name]
[--last]
[--minimal]
[--output-metadata-file]
[--parent-run-id]
[--path]
[--pipeline-run-id]
[--resource-group]
[--status {Completed, Failed, Finalizing, Preparing, Provisioning, Queued, Running, Starting}]
[--subscription-id]
[--tags]
[--workspace-name]
선택적 매개 변수
계산 대상 이름입니다.
실험 이름.
최신 N 개 요소를 가져옵니다.
실행 출력에 대 한 최소 속성을 제공 하는 플래그입니다.
구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.
부모 실행 ID입니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.
파이프라인 실행 ID입니다.
리소스 그룹 이름
실행의 상태입니다.
구독 Id를 지정 합니다.
' Key [= value] ' 구문을 사용 하 여 실행에 대 한 태그입니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml run monitor-logs
기존 실행에 대 한 로그를 모니터링 합니다.
az ml run monitor-logs --run
[--experiment-name]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
실험 실행의 runId입니다.
선택적 매개 변수
실험 이름.
구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
구독 Id를 지정 합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml run monitor-tensorboard
Tensorboard를 사용 하 여 기존 실행을 모니터링 합니다.
az ml run monitor-tensorboard --run
[--experiment-name]
[--local-directory]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
실험 실행의 runId입니다.
선택적 매개 변수
실험 이름.
모니터링할 tensorboard 파일을 준비 하는 로컬 디렉터리입니다.
구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
구독 Id를 지정 합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml run show
실행을 표시 합니다.
az ml run show --run
[--experiment-name]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
실험 실행의 runId입니다.
선택적 매개 변수
실험 이름.
구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
구독 Id를 지정 합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml run submit-hyperdrive
Run config를 사용 하 여 하이퍼 매개 변수 스윕을 제출 합니다.
az ml run submit-hyperdrive --hyperdrive-configuration-name
[--async]
[--conda-dependencies]
[--ct]
[--experiment-name]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--resource-group]
[--run-configuration-name]
[--source-directory]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[<USER_SCRIPT_AND_ARGUMENTS>]
필수 매개 변수
Hyperdrive 구성 파일의 전체 이름입니다. 파일은 path 매개 변수로 지정 된 디렉터리의 하위 폴더에 있어야 합니다.
선택적 매개 변수
출력 스트리밍을 사용 하지 않습니다.
기본 Conda 종속성 파일을 재정의 합니다.
실행에 사용할 계산 대상의 이름입니다.
실험 이름.
구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
실행 구성 파일의 이름 (확장명 없음)입니다. 파일은 path 매개 변수로 지정 된 디렉터리의 하위 폴더에 있어야 합니다.
소스 코드 파일을 포함 하는 로컬 디렉터리입니다. 원본 디렉터리가 제공 되지 않은 경우 기본적으로 path로 설정 됩니다.
구독 Id를 지정 합니다.
작업 영역 이름입니다.
스크립트 이름 및 스크립트 인수와 같은 실행 전송 인수입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml run submit-pipeline
게시 된 파이프라인 ID 또는 파이프라인 YAML 파일에서 실행할 파이프라인을 제출 합니다.
az ml run submit-pipeline [--datapaths]
[--experiment-name]
[--output-metadata-file]
[--output_file]
[--parameters]
[--path]
[--pipeline-id]
[--pipeline-yaml]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
선택적 매개 변수
데이터 경로 매개 변수 할당에 대 한 이름 = 데이터 저장소/경로 쌍의 쉼표로 구분 된 목록입니다.
실행 제출을 위한 실험 이름입니다. 지정 하지 않으면 파이프라인 이름을 사용 합니다.
구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.
JSON 형식의 출력을 쓸 파일입니다.
파이프라인 매개 변수 할당에 대 한 이름 = 값 쌍의 쉼표로 구분 된 목록입니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.
제출할 파이프라인의 ID (guid)입니다.
파이프라인을 정의 하는 YAML 파일입니다.
리소스 그룹 이름
구독 Id를 지정 합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml run submit-script
실행할 스크립트를 제출 합니다.
az ml run submit-script [--async]
[--conda-dependencies]
[--ct]
[--experiment-name]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--resource-group]
[--run-configuration-name]
[--source-directory]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[<USER_SCRIPT_AND_ARGUMENTS>]
선택적 매개 변수
출력 스트리밍을 사용 하지 않습니다.
기본 Conda 종속성 파일을 재정의 합니다.
실행에 사용할 계산 대상의 이름입니다.
실험 이름.
구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
실행 구성 파일의 이름 (확장명 없음)입니다. 파일은 path 매개 변수로 지정 된 디렉터리의 하위 폴더에 있어야 합니다.
소스 코드 파일을 포함 하는 로컬 디렉터리입니다. 원본 디렉터리가 제공 되지 않은 경우 기본적으로 path로 설정 됩니다.
구독 Id를 지정 합니다.
작업 영역 이름입니다.
스크립트 이름 및 스크립트 인수와 같은 실행 전송 인수입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml run update
태그를 추가 하 여 실행을 업데이트 합니다.
az ml run update --run
[--add-tag]
[--experiment-name]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
실험 실행의 runId입니다.
선택적 매개 변수
' Key [= value] ' 구문을 사용 하 여 된 엔터티에 태그를 합니다.
실험 이름.
구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
구독 Id를 지정 합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.